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  1. CUDA竞赛--粒子邻居搜索

  2. 用蛮力算法计算每个粒子与其它粒子的距离,然后与自己距离小于R的粒子所带数据相加。 主要使用了GPU的线程来加速,每个线程计算某个粒子与其它n个粒子的距离。使用了share memory来存储其它n个粒子的坐标和一个浮点数信息。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-06-19
    • 文件大小:624640
    • 提供者:jizi7618937
  1. 粒子群算法java代码

  2. 粒子群优化代码java粒子群算法简称PSO,它的基本思想是模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中,每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value),每个粒子还有
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-11-26
    • 文件大小:5120
    • 提供者:qq_33206961
  1. matlab开发-近邻分区使用多个分区搜索搜索搜索

  2. matlab开发-近邻分区使用多个分区搜索搜索搜索。获取给定粒子周围最近邻居的列表
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-25
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_38743506
  1. Efficient implementation of smoothed particle hydrodynamics (SPH) with plane sweep algorithm

  2. 基于平面扫描算法的光滑化粒子流体动力学的高效实现,王冬,周逸松,邻居搜索是程序实现光滑化粒子流体动力学(SPH)的核心。基于平面扫描算法,本文提出了一种高效的$mathcal{O}(Nlog N)$邻居搜索方法(N是SP
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38599231
  1. 粒子群优化算法在自适应偏振模色散补偿中的性能研究

  2. 反馈控制算法是偏振模色散的自适应补偿器的关键组成部分,将粒子群优化算法(PSO)引入到偏振模色散自适应补偿系统中。该算法的优点是具有快速收敛到全局最佳值的能力、避免搜索陷入局部极值的能力、抗噪声能力和多自由度控制能力。理论上分析了粒子群优化算法的两个分类——全局邻居结构粒子群优化(GPSO)和局部邻居结构粒子群优化(LPSO)在搜索全局最佳值方面的能力优劣,给出了局部邻居结构粒子群优化算法成功率达100%的三种邻居拓扑结构。实验表明:在补偿一阶偏振模色散时,全局邻居结构和局部邻居结构搜索全局最佳
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38703794
  1. rust-octree:octree算法在3D空间中用于最近邻居搜索的rust实现-源码

  2. 这是我学习Rust的第一个箱子。 性能 测试数据:examples / data / 3wu2.xyz,从PDB文件3wu2中提取的51053个粒子的坐标 如何繁殖 锈八叉树(v0.0.6): RAYON_NUM_THREADS=1 cargo run --example demo --release scipy-ckdtree(v1.3.2): ipython> edit scr ipts/bench.py ipython> %timeit -n 10 run_test() 相
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42170790
  1. 一种基于动态邻居和变异因子的粒子群算法

  2. 提出一种基于动态邻居和变异因子的粒子群算法(DNMPSO). 在该算法中, 粒子的邻居是根据它的运行而动态变化. 每个粒子的学习机制分为自己的历史经验和所有邻居的经验两部分. 为了保证有效求解多峰问题, 在每一次迭代, 对当前解采用水平混合变异, 使每个粒子能更好地进行局部搜索, 提升粒子跳出局部最优解的能力. 通过与其他算法比较, 结果表明该算法求解多峰问题的能力最优.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:585728
    • 提供者:weixin_38690508